谷歌 DeepMind 推出全新 Gemini Robotics 2.5 视觉语言动作机器人模型，官方称这是谷歌目前最强的机器人基础模型，最大亮点是引入 RSI 递归自我改进机制，也就是大家所说的机器人自我进化，依靠 Gemini 4 Argon 自动搭建仿真环境、跑测试、分析失败原因、迭代优化模型，不用大量人工标注数据，在 200 多项实操任务上整体成功率大幅提升，还已经落地奔驰工厂的零部件分拣场景。之所以自我进化这个能力格外受行业关注，过去机器人训练大多靠人工录制示范、人工标注，数据采集成本高、迭代慢，换一个新任务就要重新采集数据；而这套 RSI 闭环，AI 可以自动生成仿真场景、让机器人反复试错，自己总结失败的问题，自动产出新版本模型，持续提升灵巧操作、环境适应能力，在柔性物体操作、精细手部动作上进步尤其明显。下面分核心性能数据、RSI 自我进化原理、模型分层架构、落地场景、新旧版本对比整理。
一、Gemini Robotics 2.5 核心性能数据清单
- 测试任务：合计 200 余项不同实操任务
- 整体提升：任务成功率相比上一代提升 30%~100%，执行速度提升 20%~30%
- 典型灵巧任务
- 系蝴蝶结：成功率从 0% 提升至 70%
- 折叠裤子：成功率从 0% 提升至 40%
- 取放糕点：成功率从 5% 提升至 100%
- 工业落地：奔驰产线零部件分拣，Apollo 2 人形机器人作业成功率 96%
- 安全能力：障碍物周边任务完成率 + 33%，靠近人员场景任务完成率 + 43%
二、RSI 递归自我进化（自我进化）运行流程
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 1. 采集真实数据 | 机器人在真实环境执行任务，记录视频、动作、失败记录 |
| 2. 生成仿真训练场 | Gemini 4 Argon 根据真实画面自动生成数字孪生仿真环境 |
| 3. 大规模试错实验 | 在仿真里自动跑大量任务，收集海量失败样本 |
| 4. 分析问题、提出优化方案 | AI 自动定位动作缺陷、感知偏差，输出改进方向 |
| 5. 更新模型、再次验证 | 生成新版模型，在仿真和真机上复测，循环迭代 |
三、整套机器人模型三层架构
- Gemini Robotics 2.5（VLA 视觉语言动作模型）：负责全身控制，驱动人形机器人躯干、四肢、五指灵巧手，输出动作指令
- Gemini Robotics ER 2（具身推理模型）：高层大脑，负责多步骤任务规划、视频理解、实时纠错、多机器人协同
- Gemini Robotics On-Device 2：轻量化本地版本，支持机器人端侧部署，几小时内适配全新机器人本体
四、可实现的任务范围
- 家庭柔性操作：系蝴蝶结、折叠衣物、摆放餐具、抓取糕点等精细操作
- 工业分拣：工厂料箱零件拣选、物料排序，适配汽车产线
- 通用环境清理：整理杂物、拾取散落物品
- 跨本体迁移：一套模型可以适配双臂机器人、不同品牌人形机器人
五、和上一代 Gemini Robotics 2 的差别
- 迭代方式：旧版依靠人工准备示范数据；新版依靠 RSI 闭环自动迭代，实现自我进化
- 灵巧能力：旧版很难处理丝带、布料这类易变形柔性物体，2.5 版本柔性物体操作能力大幅提升
- 推理速度：动作执行更快，适合真实物理场景实时控制
- 安全机制：新增人员靠近、障碍物避让的安全优化
【相关 FAQ】
问题 1：谷歌发布最强机器人模型 Gemini Robotics 2.5，机器人自我进化是什么意思？
回答 1：谷歌发布最强机器人模型 Gemini Robotics 2.5，机器人自我进化就是 RSI 递归自我改进，依托 Gemini 4 Argon 自动生成仿真环境、自动试错、分析失败、迭代模型，不需要大量人工标注，机器人可以持续自主优化能力。
问题 2：谷歌发布最强机器人模型 Gemini Robotics 2.5，它现在已经落地到哪些场景？
回答 2：谷歌发布最强机器人模型 Gemini Robotics 2.5，已经落地奔驰汽车工厂零部件分拣场景，分拣成功率 96%，同时也在测试家庭内折叠衣物、系蝴蝶结、抓取糕点这类精细灵巧任务。
问题 3：谷歌发布最强机器人模型 Gemini Robotics 2.5，RSI 自我进化可以完全脱离真实机器人吗？
回答 3：谷歌发布最强机器人模型 Gemini Robotics 2.5，RSI 自我进化主要在仿真环境做大规模迭代优化，最终还是要放到真实机器人上验证效果，仿真和真机结合完成闭环进化。
【参考资料】
[2026-11-12]（谷歌发布最强机器人模型：机器人开始 “自我进化” 了）OFweek 智能硬件网
[2026-11-11]（Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5，支持 RSI 递归自我改进）36 氪
[2026-11-13]（Gemini Robotics 2.5 评测：柔性物体操作能力大幅提升）澎湃新闻
[2026-11-10]（Gemini Robotics 2.5: Advancing physical intelligence）Google DeepMind 官方博客
【免责声明】
- 谷歌发布 Gemini Robotics 2.5 机器人模型、自我进化相关数据来自谷歌实验室测试与媒体公开报道，指标为受控实验环境结果，复杂非结构化现实场景效果会有衰减。
- RSI 递归自我改进目前处于实验室和早期工业试点阶段，距离大规模商用还有较长周期。
- 模型开源、API 开放计划以谷歌 DeepMind 后续官方公告为准，当前暂未公布完整开放时间表。
- 本文仅为行业资讯整理，不构成机器人采购、具身智能项目投资的相关建议。
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评论列表（4条）
我是环球科技潮的签约作者“光晶校准”！
希望本篇文章《谷歌 DeepMind 发布 Gemini Robotics 2.5 机器人模型 搭载 RSI 递归自我改进能力实现机器人自我进化》能对你有所帮助！
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本文概览：谷歌 DeepMind 推出全新 Gemini Robotics 2.5 视觉语言动作机器人模型，官方称这是谷歌目前最强的机器人基础模型，最大亮点是引入 RSI 递归自我改进机制，也就是大家所说的机器人自我进化，依靠 Gemini 4 Argon 自动搭建仿真环境、跑测试、分析失败原因、迭代优化模型，不用大量人工标注数据，在 200 多项实操任务上整体成功率大幅提升，还已经落地奔驰工厂的零部件分拣场景。之所以自我进化这个能力格外受行业关注，过去机器人训练大多靠人工录制示范、人工标注，数据采集成本高、迭代慢，换一个新任务就要重新采集数据；而这套 RSI 闭环，AI 可以自动生成仿真场景、让机器人反复试错，自己总结失败的问题，自动产出新版本模型，持续提升灵巧操作、环境适应能力，在柔性物体操作、精细手部动作上进步尤其明显。下面分核心性能数据、RSI 自我进化原理、模型分层架构、落地场景、新旧版本对比整理。